カスタマーサポート指標計算ツール
実際の数字を入力して、業界ベンチマークとの差を確認できます。登録は不要です。
あなたの数字
すべての対応：チャット、メール、電話、SNS
フォローアップやエスカレーションなしで完了したチケット
お客様のメッセージから担当者の最初の返信までの時間
チケットを開いてから完了するまでの時間
高評価の数
回答の総数
総支出：人件費 + ツール費 + 諸経費
スコアカード
初回解決率（FCR）
フォローアップなしで解決したチケットの割合
良好 - ほぼ平均的です
初回応答時間（FRT）
お客様への返信の速さ
良好 - ほぼ平均的です
顧客満足度（CSAT）
高く評価してくれたお客様の割合
良好 - ほぼ平均的です
平均解決時間
チケットを完全に解決するまでの時間
良好 - ほぼ平均的です
チケット1件あたりのコスト
サポート総支出 ÷ チケット総数
業界平均：チャネルや複雑さにより$2〜$15。
AIを導入したらどうなる？
入力された数字に基づく概算です。保証ではありません。
実際のデータで試してみませんか？
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各指標の計算方法
初回解決率（FCR）
FCR = (初回対応で解決した件数 ÷ チケット総数) × 100お客様が再度問い合わせることなく解決できた問題の割合です。高いほど良好です。60%未満の場合は、ナレッジ不足やルーティングの問題が考えられます。
顧客満足度（CSAT）
CSAT = (高評価の数 ÷ 回答の総数) × 100お客様の満足度を最も直接的に示す指標です。通常は対応後のアンケートで収集します。回答バイアスは実際にあり、不満のある方ほど回答しやすいため、80%以上であれば十分に高い水準です。
チケット1件あたりのコスト
CPT = 月間サポートコスト合計 ÷ チケット総数お客様対応1件にかかる総コストです。人件費、ツール費、諸経費を含めてください。1件あたり$15を超える場合、自動化で大きなコスト削減が見込めます。
初回応答時間（FRT）
FRT = お客様のメッセージから最初の返信までの平均時間お客様は解決の速さよりも、受け付けてもらえた速さを重視します。目安はライブチャットで2分以内、メールで1時間以内です。AIが対応できる問い合わせでは、ほぼゼロにできます。
この計算ツールでは分からないこと
- チャネルによる違い： ライブチャットで初回応答5分は遅く、メールで5分は非常に速い水準です。文脈が重要です。
- チケットの複雑さ： 単純なパスワードリセットでFCR 70%は低い水準ですが、複雑な連携案件で70%なら十分です。
- お客様の手間： CSATが90%でも、お客様が手間をかけさせられていれば離脱することがあります。
- 件数の推移： 1か月分のデータはトレンドではありません。少なくとも3か月間、週ごとに追跡してください。
- チーム規模： 解決時間が45分でも、2人のチームと20人のチームでは抱える課題がまったく異なります。
よくある質問
初回解決率はどのくらいが良いですか？
業界全体の平均は70〜75%で、80%以上であれば優秀です。60%を下回る場合は、まずナレッジベースの網羅性と担当者のトレーニングを見直しましょう。主な改善策は、社内ドキュメントの充実、チケットのルーティング改善、担当者がエスカレーションなしで解決できる権限の付与です。
CSATの目標値はどのくらいにすべきですか？
B2B SaaSでは75〜85%が一般的です。ECは配送への不満で下がりやすく、60〜75%程度になる傾向があります。絶対値にこだわらず、推移を追いましょう。3か月で82%から76%に下がるほうが、安定した74%よりも大きな警戒信号です。
チケット1件あたりのコストを下げるには？
3つの方法があります。単純なチケットの自動化（パスワードリセットやFAQはAIチャットボットが対応）、セルフサービスの改善（お客様が問い合わせなくて済むナレッジベース）、担当者の効率向上（テンプレート、マクロ、より良いツール）です。人員を削減しながら品質が保てると期待するのは避けましょう。
最も重要な指標はどれですか？
事業のステージによります。創業初期ならCSATとFCRに注力し、お客様の満足と問題解決を確保しましょう。チームを拡大する段階では、FRTとチケット単価を加えて非効率な部分を見つけます。最も重要なのは、今まさに事業の足を引っ張っている指標です。
AIで本当にこれらの指標は改善しますか？
適したチケットであれば改善します。AIが対応する問い合わせではFRTがほぼゼロになり、平均値が下がります。ナレッジベースに即座にアクセスできるため、単純な質問のFCRも向上します。ただし、複雑なトラブルシューティングや、人による対応を望む怒りを抱えたお客様には効果がありません。正直なところ、AIは簡単なチケットの数字を改善し、チームが難しい案件により多くの時間を使えるようにします。